
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Pearson相关系数
def fun1():
    # 创建一个示例数据狂
    data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 计算Pearson相关系数
    correlation_matrix = df.corr()
    print(correlation_matrix)

# Spearman秩相关系数
def fun2():
    # 创建一个示例数据狂
    data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 计算Spearman相关系数
    spearman_correlation_matrix = df.corr(method='spearman')
    print(spearman_correlation_matrix)

def fun3():
    # 创建一个示例数据狂
    data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 计算Pearson相关系数
    correlation_matrix = df.corr()
    # 使用热图可视化
    sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    fun3()